疫情地图源码（疫情地图二维码）

本篇文章给大家谈谈疫情地图源码，以及疫情地图二维码对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的？
• 2、360疫情实时动态地图在哪找
• 3、疫情红色地图是在哪弄的
• 4、怎么看疫情地图
• 5、全国疫情图最新地图怎么没了
• 6、「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图

我们每天关注的疫情分布图是怎么做出来的？

这段时间以来，每天早上起床的第一件事就是打开手机看看当前疫情的状况。

作为一名程序员，看这个图的时候，我猜测这个图应该是用百度的echarts画的，然后脑子里过了一下echarts的使用。不过试试证明，我还是太年轻，没有产品意识。

百度的echarts团队其实早就将echarts的能力包装成一个完整易用的工具开放出来。不需要懂一行代码，谁都可以快速开发出来一个像疫情图这样高级的图标。

话不多说，这个工具就是百度图说，网址是

看右下角，果然没错，echarts出品。

下面开始我的表演：

随便找个网站，拔下来一份最新的疫情数据

点击开始制作图表--- 创建图表 --- 选择地图---标准中国地图

数据编辑--- 导入excel。即可将我们准备的疫情数据导入

4，调整颜色

通过参数调整。在值域中通过修改值域范围和控制器颜色。可以简单的做出一个还不错的图表。

另外，图说里面还有其他很多常用的图例。都是我们用echarts经常来做的。

这个工具挺好，虽说我们程序员都可以用代码写出来，这样也可以省不少事。并且这个工具可以查看源代码，又没实现的功能，咱们也可以拿来改改。

对于不懂代码的人来说，直接拿来用就行，一行代码你也不需要懂。

另外其他的一些开源图表推荐

D3.js是一个开源的JavaScript库，用于根据用户数据处理文档。这是一个强大的工具，通过HTML，SVG和CSS的帮助，赋予数据生命。 D3允许开发人员将任意数据绑定到DOM，然后将数据驱动的转换应用到DOM。例如：考虑一个数组数组，您可以使用它来生成一个HTML表，或者您可以使用相同的数据生成交互式条形图或饼图。

官方网站：https：//d3js.org/

Chart.js是一个由社区维护图表库，通过使用它，我们可以为您的网站创建响应式图表。通过使用它，我们可以生成混合图表，并且在现代浏览器中具有很好的渲染能力。Angular Chart建立在Chart.js库之上，对于Angular项目来说，实现Angular图表将非常容易。

官方网站：http：//

n3-charts也是一个开源的JavaScript图表库，它使得Angular开发者的生活变得简单。 n3-chart是建立在D3.js和AngularJS之上的，因此它具有更强大的图表，并且易于实现。

官方网站：http：//n3-charts.github.io/line-chart/#/home

360疫情实时动态地图在哪找

360疫情实时动态地图找寻方法：

1、打开360手机浏览器，在首页即可进入“疫情地图”模块，

2、输入自己所在的省、市、区，落地页将直接显示该区域已有确诊患者的区域，用户也可选择定位周边区域，自动获得2km内新型冠状病毒确诊患者的逗留地点及和自己的距离。

疫情红色地图是在哪弄的

政府部门弄的。疫情期间红色地图说明该地区是高风险地区，这个红色地图自己不可以设置，只有当地爆发疫情后政府部门会将该片地区的地图弄成红色的。

怎么看疫情地图

疫情地图可以用微信查看，查看方法如下：

1、打开微信后，点击“我”。

2、点击“支付”。

3、进入支付界面后点击“医疗健康”。

4、点击“查看疫情”，就可看到疫情地图。

全国疫情图最新地图怎么没了

全国疫情图最新地图最少也没有了，是因为由于国家国务院发布的全国开放性的文件，所以疫情地图没有拿，而且疫情的话不需要继续上传，因为被降为二级传染病了，所以并没有最新地图了。

「Python」使用Pyecharts生成疫情分布地图

最近受江苏疫情影响，好多小伙伴都居家办公咯！为了密切关注疫情动态，最近写了爬取疫情分布的脚本，参考上篇链接。

既然我们已经获得了相应的江苏各个地级市的疫情数据，那么我们如何来使用Python实现将数据可视化在地图上呢？

Apache Echarts 是一个由百度开源的数据可视化，凭借着良好的交互性，精巧的图表设计，得到了众多开发者的认可。而 Python 是一门富有表达力的语言，很适合用于数据处理。当数据分析遇上数据可视化时，pyecharts 诞生了。

简单来说，pyecharts具有以下特性：

3. Pyecharts 安装

使用pip进行安装如下：

因为我们需要使用pycharts绘制地图，此时我们还需要安装相应的地图文件包：

其中：

echarts-countries-pypkg 包为全球国家地图

echarts-china-provinces-pypkg包为中国省级地图

echarts-china-cities-pypkg 包为中国市级地图

安装完上述绘制地图相关的python包后，我们接下来开始画疫情分布地图。

首先，我们先来查看一段Pyecharts相关实现：

上述代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803.html,用浏览器打开后结果如下：

当鼠标移动到对应区域后，会显示出对应地级市今日新增人数。

上述脚本虽然可以实现我们的功能，但是颜色灰灰的，太过于单调，接下来我们来想办法进行美化,实现代码如下：

代码解释如下：

运行后会在当前目录生成 map_jiangsu_0803_new.html,用浏览器打开后结果如下：

同理我们可以得到现有确诊人数分布如下：

进而我们可以得到累计确诊人数分布如下：

疫情地图源码的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于疫情地图二维码、疫情地图源码的信息别忘了在本站进行查找喔。